Agent Security

AI Agent 安全测试方法论

概述

AI Agent 与普通 LLM 应用的本质区别在于自主行动能力——Agent 拥有工具调用、代码执行、持久记忆和多步规划能力，这意味着一次成功的注入不再只是生成错误文本，而是可以触发真实的系统操作。攻击面从"模型输出"扩展到了"工具执行链、Agent 间通信、持久化状态"的全栈。

深入参考

• 各 ASI 编号的详细攻击场景、Payload 与测试方法 → references/agent-attack-scenarios.md

OWASP ASI01-ASI10 风险速查

方法论概览

Phase 0: Agent 架构侦察

• 识别 Agent 类型（单体 ReAct / 多 Agent 编排 / 代码执行型）和底层框架（LangChain/AutoGen/CrewAI 等）
• 枚举 Agent 可用工具集、权限边界、通信拓扑（Hub-Spoke / Mesh / 层级）
• 确认人类监督节点（Human-in-the-loop）的位置和覆盖范围

Phase 1: 目标劫持测试 (ASI01)

• 通过直接对话和间接数据源（文件、网页、API 返回）注入偏离指令，验证 Agent 是否执行非预期操作
• 关键判断：Agent 的目标锁定机制是否能抵抗上下文窗口中的对抗性指令

Phase 2: 工具滥用测试 (ASI02)

• 构造恶意工具参数（路径遍历、命令拼接），测试 Agent 是否盲目传递用户可控输入到工具调用
• 测试工具描述投毒——恶意描述能否改变 Agent 对工具的使用方式（详见 mcp-security）

Phase 3: 供应链与代码执行 (ASI04/ASI05)

• 审查第三方 Skill/Plugin/Rules 文件是否包含隐藏指令或后门
• 代码执行型 Agent：测试沙箱隔离强度，尝试文件系统访问、网络外联、进程逃逸

Phase 4: 记忆投毒与持久化 (ASI06)

• 向 Agent 的对话历史或长期记忆注入恶意上下文，验证是否在后续会话中被激活
• 测试记忆的写入/读取权限控制——非特权交互能否修改系统级记忆

Phase 5: 多 Agent 通信安全 (ASI07)

• 在多 Agent 系统中伪造来自其他 Agent 的消息，测试接收方是否验证消息来源
• 检查信任传递链：若 Agent A 信任 Agent B，攻击 B 能否间接控制 A

Phase 6: 监控与 Kill Switch (ASI08/ASI10)

• 验证级联故障：单个 Agent 异常输出是否被下游 Agent 无条件信任并放大
• 测试终止机制（Kill Switch）的有效性——Agent 在失控状态下能否被可靠中断

实战检测清单

1. [ ] Agent 类型与架构已识别？工具集、权限模型、通信拓扑已枚举？
2. [ ] 目标劫持：间接数据源注入能否改变 Agent 执行流？
3. [ ] 工具滥用：用户输入是否直接拼接到工具参数？
4. [ ] 权限边界：Agent 是否运行在最小权限下？凭据是否隔离？
5. [ ] 供应链：第三方组件是否经过安全审计？
6. [ ] 代码执行：沙箱是否能阻止文件/网络/进程访问？
7. [ ] 记忆系统：是否有写入权限控制？历史是否可被投毒？
8. [ ] 多 Agent：消息来源是否验证？信任传递链是否可被利用？
9. [ ] 级联故障：异常是否被隔离？是否存在全局 Kill Switch？

参考资源

• OWASP Agentic AI Security Top 10
• Morris II: Agent Worm — Self-Replicating Prompt Injection
• GAARM Framework — Agent Attack Taxonomy
• Claude Code CVE-2025-54795 — Command Injection via Malicious Rule Files